Currículo

Geometria e Estatística 04151

Contextos

ECTS

6.0 (para cálculo da média)

Objectivos

OA1 Representar pontos e vetores e calcular distâncias. OA2 Realizar operações com vetores e identificar a posição relativa de planos e retas. OA3 Determinar equações da reta e do plano. OA4 Calcular e interpretar os produtos interno e externo entre vetores. OA5 Parametrizar curvas e calcular os vetores normal e tangente. OA6 Identificar as diferentes cónicas e fazer a representação. OA7 Compreender as propriedades dos triângulos e aplicar na resolução de problemas. OA8 Distinguir entre populacão e amostra e classificar variáveis. OA9 Representar e analisar dados e aplicar e interpretar medidas estatísticas. OA10. Aplicar medidas de inferência estatística e testes de hipóteses. OA11 Compreender e aplicar o conceito de distribuição. OA12 Adquirir capacidades na resolução de problemas contextualizados em temas do curso. OA13 Articular as diferentes abordagens dos conteúdos: gráfica, numérica e algébrica.

Programa

CP1 Pontos e vetores no plano e no espaço CP2 Distância entre pontos e de um ponto a uma reta. Secções planas e superfície esférica. Medidas CP3 Vetores e operações. Produto interno. Paralelismo e perpendicularidade de vetores. Posição relativa de retas e planos CP4 Vetor director e equação da reta CP5 Produto vetorial. Vetor normal a um plano e equações do plano CP6 Parametrização de curvas no plano e no espaço. Vetores normal e tangente a uma curva. Intersecção de curvas. Coordenadas polares CP7 Cónicas (parábolas, hipérboles, círculos e elipses) e estudo de triângulos CP8 Variáveis quantitativas e qualitativas em estatística. Dados agrupados em classes CP9 Frequências relativa e absoluta. Medidas de localização. Parâmetros de dispersão. Coeficientes de correlação CP10 Conceitos básicos de estatística inferencial. Estimação. Intervalos de confiança CP11 Testes de hipóteses CP12 Variável aleatória e distribuições de probabilidade (normal, t de Student, qui-quadrado).

Método de Avaliação

Aprovação com classificação não inferior a 10 valores (escala 1-20) numa das modalidades seguintes: - Avaliação periódica: 2 testes de avaliação (T1 e T2) (25% cada) + exercícios semanais (10%) + teste final (TF) realizado na data do primeiro exame (40%). A média dos testes ( (T1+T2)/2 ) tem nota mínima de 7.0 valores. O teste final (TF) tem nota mínima de 7.0 valores. ou - Avaliação por Exame (100%).

Carga Horária

Bibliografia

Principal

• - Strang, G., (2007) Computational Science and Engineering, Wellesley-Cambridge Press - Goldstein, L. (2011). Matemática Aplicada - Economia. Administração e Contabilidade, (12a edição) Editora Bookman. - Reis, E., Andrade, R., Calapez, T. e Melo, P. (2015). Estatística Aplicada, vol.1 (6a Ed.), Edições Silabo - Krishnan, V. (2015). Probability and Random Processes, Wiley. - Hanselman, D., Littlefield B. and MathWorks Inc. (1997). The Student Edition of MATLAB, 5th Version, Prentice-Hall - Silvestre, A. L. (2007). Análise de Dados e Estatística Descritiva. Lisboa: Escolar Editora - Materiais científico-pedagógicos (slides, notas de desenvolvimento, código e pseudo código, fichas de exercícios e problemas) disponibilizados pela equipa docente - Scientific-pedagogical materials (slides, lectures, code and pseudo code, exercise sheets, problems) provided by the teaching team. - Curto, J. D. (2021). Estatística com R: Aprenda Fazendo, ISBN-13979-8531511492:

Secundária

• - Campos Ferreira, J. (2018). Introdução à Análise Matemática, Fundação Calouste Gulbenkian:

Disciplinas de Execução

2024/2025 - 2º Semestre

2023/2024 - 1º Semestre